光伏发电系统的可靠性评估方法与故障诊断技术研究

引言

由于当今世界面临着全球气候变暖，能源供应不足等问题，在这样大的背景之下，光伏发电有着自身的优点，就是可再生，无污染[1-5]。目前，光伏发电量占比逐年上升，光伏装机容量也在不断加大，而系统往往由于外界因素及设备的自身老化问题，引起不稳定、不可靠等问题发生[6]，现场出现较多故障的情况会导致发电效率的降低、经济效益受损，并且还会对电网的安全运行、电力正常供给造成危害[6]，所以必须要合理对光伏系统的运行可靠性进行分析，并且及时发现故障、定位故障，快速有效地进行故障处理[7]，使得系统稳定可靠地运行，保证能源的充分利用，并降低后期维修费用，以便能更好地开发并利用绿色能源，助力于我国能源转型的发展[8]。

1 光伏发电系统的主要故障

1.1 光伏组件故障

在实际应用中部分电池片因为外部因素或者自身原因导致无法完成工作，反而是需要耗费其它电池片所发出的电能产生过多热量，就会有热斑效应产生。有数据显示，三成的光伏组件故障源于热斑问题。大型电站运维时发现，因该站部分存在热斑的组件出现每月功率损失达 15%-20% 的现象，导致发电效率降低。如果长期存在，还会出现组件烧毁的情况，大大减少光伏组件寿命[9]。另外，电池片在电池的制作、运输和安装过程中很容易受到机械冲击、应力分布不均或环境温度突然变化等因素的影响，导致电池片内部出现细小的隐裂纹，这也会导致电池片内部电阻升高，输出功率下降，严重的话还会导致电池片损坏[10]。

1.2 电气连接故障

光伏系统中有很多电气连接点，暴露在外经日晒风吹，运行中的设备振荡使得 MC 插头的位置很容易晃动。如果接线松动，则会造成该点接触电阻变大，在通电之后会产生一定的温度上升[11]。这种情况下有引发电火和减少系统发电量的风险。据统计发现光伏发电系统的主要故障光伏组件故障为：电气连接电故障，汇线接地故障，逆变器故障。在光伏电站例行检修时发现有不少连接点都出现了不同程度松动的现象，另外因绝缘老化（长期被紫外线照射或受到机械的摩擦）、布线方式不合理、接线错误等因素引起短路的情况也比较常见，而短路会使电流快速增大，这样有可能会烧毁设备，给系统运行造成很大的影响[12]。此类电气问题占电气问题的三分之一左右。

2 光伏发电可靠性评估

2.1 可靠性评估方法

目前最常采取的可靠性评价方式包括状态空间法、网络分析法、状态枚举法和蒙特卡洛模拟法等[13]，他们各自优缺点不同，不同方式对照如表1 所示。其中网络分析法是先将串并联结构的不同元件进行等效合并得到简化后的系统网络图；状态空间法根据马尔可夫过程求解各状态间的转移概率和稳态概率进而推导出系统的可靠性参数；状态枚举法按照失效准则，将系统状态分正常运行、故障两类，针对故障状态的影响程度来确定故障状态的数量，得到故障状态所占的概率来表示系统的可靠性；而蒙特卡洛法通过使用随机抽样方法生成大量系统状态样本，通过对大量样本进行统计分析以得到系统可靠性。

在评估光伏发电及其集成电力系统的可靠性时，由于这类系统极易受到环境因素的影响，其评估过程相比传统电力网络更为复杂，涉及的计算量更大、影响因子也更多。基于此，通常会运用蒙特卡洛模拟技术来进行评估。这种模拟方法主要分为非序贯和序贯两种类型，其中前者在模拟过程中不考虑时间序列，而后者则相反。此外，还存在一些改进型的混合蒙特卡洛算法，如准序贯法、马尔可夫链结合法、分散抽样法以及对偶抽样法等。这些混合算法不仅能提升评估结果的准确性，还能加速评估过程达到收敛的速度。然而，在光伏发电及关联电力系统的可靠性评估领域，上述混合算法的应用尚不多见。

2.2 可靠性指标

对于光伏发电系统及其集成电力网络的可靠性进行评价，在此过程中经常采用如下的评价指标：失负荷概率 LOLP、失负荷期望值 LOLE 和未服务电能期望 EENS.LOLP 定义为发电量小于系统高峰负荷的概率；LOLE是指某段时间内由于系统缺电而导致用户的停电时长的平均值；而 EENS是指系统运行期间负载用电量减去该段时间内发出的电的值的均值，即在考察期内用户的负载电量与所发的电之间的差值的平均值。它们的数值越小说明系统越可靠。

3 无人机在光伏组件故障检测中的关键作用

利用无人机智能巡检系统能更好的获取光伏电站的各种信息。安装不同类型的相机可获得多种类型的多光谱图，并运用多种识别技术对组件进行缺陷检测，而传统的人工判别对人进行的操作技术要求比较高，识别的速度比较慢，并不能够有效的对大量的光伏电站中快速的寻找到出现的问题点。而且使用基于算法的自动识别的技术会比这种手工识别的精准性更高一些，这就可以提高判定的准确率，并且还能够很好的避免出现误判的现象，对人工进行的识别不足的部分能够进行很好的补充，这种方式可以直接应用到多光谱图像数据的处理环节中，比如说这种深度学习的算法就非常的常见，在整个图像识别环节中起到的作用是非常大的，而且识别的准确性也是比较高的，还有就是能够实现对缺陷区域进行精确定位，并能够对缺陷的情况作出判定。如对于普通常见的热斑效应，组件损坏以及隐裂等现象都有一些较好的检测效果。

4 融合机器学习的光伏发电系统故障诊断方法

本系统以实现自动化与智能化为设计核心，采用模块化结构，如图 1所示。系统运行时，首先由数据采集与预处理单元经 RS485 通信接口实时收集光伏电站的各类运行参数，如电压、电流及温度等，并通过数据标准化处理算法提升数据质量与一致性。然后进入机器学习模型构建与调优环节，在 PyTorch 框架基础上，结合 SVM 与 CNN 算法，并借助网格搜索与随机搜索方法对模型参数进行优化，从而构建出高效的故障识别模型。最后在故障分析与预测模块中，系统对实时输入的数据进行分析，准确判断当前是否存在异常，并预测潜在故障点，实现快速预警与响应机制，保障电站稳定运行。

5 结论

光伏发电系统在运行过程中，可靠性评估以及故障诊断技术对于保证光伏发电系统正常运行，提高光伏能量转换效率有着极其重要的作用。本文对一些常见的评价方法和技术进行了总结归纳，结合实际使用中要考虑系统的具体情况，根据具体结构、采集数据等条件选择最合适的方案。这些方法有助于精准掌握系统运行状况，及时发现并处理潜在问题，从而推动光伏技术不断优化升级，助力清洁能源的广泛应用。

参考文献

[1]陈积东.光伏发电系统的可靠性评估方法与故障诊断技术研究[J].灯与照明,2025,49(03):56-58.

[2]李勐.光伏组件发电故障诊断研究[J].中国设备工程,2025,(02):150-152.

[3]陈晓星.智能化光伏发电系统中的故障诊断与容错控制技术分析[J].电子技术,2024,53(04):276-277.